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2005년 중순부터 한미 기준금리는 역전되기 시작하였다. 

2005년 중순부터 2005년 말까지 외국인 자금 순유출은 약 4조 2천억 수준이다.

2018년 3월 기준 금리가 역전되고 금일까지(2018년 6월 25일)까지 외국인 순자금 유출은 약 3조 8천억 수준이다.

절대 금액에 초점을 맞추지 말고 금리 역전에 따른 외국인 자금 유출이라는 큰 맥락에서 이해해야 한다.

지금의 외국인 자금 유출은 지난 2005년 중순을 떠올리게 한다.

다시 2005년 이후로 돌아가보자

2006년간 외국인 순자금 유출은 11조 5천억이었다.

2007년 한해는 무려 27조원의 자금이 외국인 창구를 통해 유가증권시장에서 빠져나갔다.

같은 기간 코스피 지수를 살펴보면,

2006년 1389.27에서 시작하여 1434.46으로 마감하였다. 박스권 장세로 볼 수 있다.

2007년 1435.26에서 시작하여 1897.13으로 마감하였다. 오히려 대세 상승장이었다.

그리고 드디어 2008년 금융위기가 터졌고 코스피는 2008년 10월 24일 938.75 포인트까지 하락하였다.

물론 10년전의 서브프라임 모기지 사태는 재발하지는 않을 것이다. 그러나 미국 경기의 호조와 대비대는 한국의 불경기 징조들. 한국 정부로서는 경기를 살리기 위해서는 금리를 낮춰야하는 상황인데 미국이 금리를 계속 올리고 있으니 진퇴 양난에 처한 상황이다. 그리고 천정부지로 높아진 가계부채를 제어하기 위해서도 더 이상의 저금리 기조는 무리라고 판단된다. 이런 국제 경제 상황 및 금리 스프레드가 유지되는 한, 외국인 자금 유출은 이제 서막에 불과하고 계속해서 그 강도가 높아지리라 예상한다.

과거 2006년~2007년을 보면 영리한 외국인이 자금을 거두어 들이는 동안에 코스피는 오히려 횡보하거나 오히려 상승하기도 했다. 그러다 한방에 얻어 맞게 된 것이다. 

그렇게 쉽게 주식시장이 예측되지는 않겠지만 과거 사례를 참고하는 것은 중요하다고 생각한다.

지난 2018년 3월 FOMC가 기준금리를 인상함으로써 드디어 한국과 미국의 기준금리가 역전되었다.

미국의 기준금리가 한국보다 높아졌다는 의미이다. 가장 최근 금리가 역전되었던 적은 2005년 중순이므로 무려 13년 전이다.

그렇다면 기준금리가 인상되는 것은 어떤 의미일까?

흔한 경제기사를 보면 이러한 금리차이는 외국인의 자금유출을 가속화 시키는 촉매가 될 것이라고 예측한다. 교과서적으로 보자면, 금리가 더 높은 쪽으로 유동성이 흘러가는 것이 당연한 것이다. 외국인의 영향이 상당히 큰 국내 증시의 상황에서 이는 큰 사건임에 분명하다. 이를 바탕으로 추론하자면 지수는 떨어질 것이라고 누구나 예상할 수 있다.

이런 경우 과거에 실제 지수는 과연 어떻게 움직였을까?

아래 그래프를 통해 실제 상황이 어떠했는지 살펴보자.

(사진을 올리면 해상도가 흐려진다. 클릭하면 잘 보인다. )

스프레드(미국기준금리-한국기준금리)(Left, Red)와 KOSPI(Right, Black)

(1999년 1월~2018년 4월)

스프레드(미국기준금리-한국기준금리)(Left, Red)와 외국인누적순매수(Right, Black)

(2005년 1월~2018년 4월)

그렇다. 역시 금리가 역전되자 외국인들의 자금이 유출되기 시작하였다. 그 이후로 지속적으로 외국인들은 국내 증시에서 돈을 거두어 들였다. (2008년 금융위기 사건 이후 한국의 금리가 미국 금리보다 다시 높아졌지만 당시의 충격은 금리와 상관없이 외국인 자금은 무서울 정도로 빠져나갔다.)

지수만 놓고 보자면 2005년 금리가 역전되기 시작하는 하였지만 코스피는 오히려 상승하였다. 

주가지수는 어느 한 요인으로 쉽게 예측할 수 없다는 것을 다시 한번 깨닫게 된다.

조금더 세밀하게 보자면 2005년 경에는 미국금리가 한국금리보다 약 1% 차이가 났을 때 자금 유출이 가속화되었다. 

자금 유출을 금리만 놓고 볼 것이 아니라 당시의 양국의 경제, 정치, 외교적 상황등 많은 요인들을 다각도로 분석해야 한다. 이번 블로그에서는 금리 측면만 놓고 살펴 본 셈이다. 

저자는 경영컨설턴트이다. 책의 분류로 치자면 자기 계발서라고 볼 수 있다. 

어떻게 하면 양질의 질문을 할 수 있는지에 대한 저자의 생각이 담겨있다. 

이때 질문이랑 상대를 향하는 것일 수도 있지만 자기 스스로에 대한 질문도 포함이 된다.

그 외에도 사람사이의 관계를 향상시키는 질문, 업무 효율을 높이는 질문, 리더들이 반드시 물어야 하는 질문등으로 나누어져 있다. 

저자의 경험과 생각이 소소하게 담겨 있어 수필같다는 생각도 든다.

많은 자기계발서가 그렇듯 내용은 이 책에서도 대부분은 뻔한 이야기이다. 

그러나 행간 사이에 저자의 경험이 닮긴 내용이 있어 유용한 부분이 있다.

국내 증시에서 대량 공매도로 60억원 가량의 주식결제가 불이행되는 사태가 벌어졌다. 금융감독원은 주식을 빌려오지 않은채 먼저 팔고보는 ‘무차입 공매도’가 이뤄졌는지 살펴보고 있다.

금융감독원은 골드만삭스증권 서울지점에서 20개 종목 138만7968주 규모의 공매도 미결제 사고가 발생해 검사에 착수했다고 4일 밝혔다. 금감원에 따르면 지난달 30일 골드만삭스증권 서울지점은 자회사인 골드만삭스 인터내셔널의 미국 뉴욕지점으로부터 주식 공매도 주문을 받아 매매를 체결했다. 하지만 골드만삭스증권은 이틀 뒤 결제가 이뤄지는 1일까지 20개 종목의 매도 증권을 납부하지 못했다. 골드만삭스 인터내셔널이 주식 차입 물량을 확보하지 않은 상태에서 공매도 주문을 낸 탓에 결제 불이행 사태가 벌어진 것이다. 전체 공매도 주문은 300종목이 넘었던 것으로 파악됐다.

골드만삭스 인터내셔널은 주식을 빌리지 못한 20개 종목 가운데 19개 종목을 지난 1일 뒤늦게 장내에서 매수했다. 나머지 1개 종목은 이날 차입 절차를 거쳐 결제하겠다는 의사를 밝혔다고 금감원은 전했다. 골드만삭스는 결제를 미루기 위해 한국거래소에 현금 60억원 상당을 이연결제대금으로 납부했다. 한국거래소 관계자는 “지난해에만 4차례 주식 이연결제대금을 납부한 사례가 있었다”며 “다만 무차입 공매도 형태가 아니라 펀드 환매일과 겹친다거나 결제지시서 도착이 늦어지는 등 경미한 사안들이었다”고 설명했다.

금감원은 이번 미결제 사고와 관련해 이날부터 오는 15일까지 8영업일 간 팀장 1명 등 4명을 투입해 골드만삭스증권 서울지점을 검사하기로 했다. 금감원은 주식 대차와 공매도 주문의 적정성을 점검하고, 위탁자인 골드만삭스 인터내셔널의 주식 공매도 경위를 확인할 예정이다. 골드만삭스 쪽은 주문 착오라고 주장하는 것으로 전해졌다. 그러나 금감원은 단순 착오인지 또는 무차입 공매도가 일어났는지를 현장 검사로 확인해봐야 한다는 입장이다. 금감원 관계자는 “주식 차입이 확정되지 않은 상태에서 공매도 주문을 낸 경위와 증권사가 확인을 제대로 했는지를 파악해 볼 것”이라고 말했다. 외국인 매매시스템은 전산상으로 차입 공매도 여부를 증권사에서 점검하도록 돼있다.

국내에서 무차입 공매도는 불법이지만 실행은 가능하다. 주식을 먼저 판 뒤 결제일까지 주식을 빌려오거나 사서 인도하면 되기 때문이다. 만약 무차입 공매도로 드러날 경우 개인투자자들의 반발이 거세질 것으로 예상된다. 최종구 금융위원장은 지난달 31일 “무차입 공매도 등 이상 거래를 실시간 확인하는 시스템을 갖춰 규제를 위반할 경우 형사처벌하도록 법 개정을 추진할 계획”이라고 밝힌 바 있다. 삼성증권의 ‘유령주식 배당사고’를 계기로 증권회사 시스템 규제와 공매도 금지를 요구한 국민청원에 대한 답변으로 나온 개선책이었다.
한겨레. 2018.06.04

우리나라 주식시장이 기울어진 운동장이라는 사실을 다시 한번 확인하는 기사이다.

지난번 삼성증권 공매도때도 그랬는데 얼마 지나지 않아 외국계 증권사를 통해 또 이 사태가 발생했다.

이 말이 무슨 말이냐 하면..

원칙적으로 우리나라는 무차입공매도(Naked short selling)가 허락되지 않는다. 공매도를 하려면 어딘가에서 주식을 빌려온 다음에 해야 한다는 것이다. 실제 공매도를 하기 위해서는 금융 기관은 그것을 신고해야 하는데 그냥 전화 한통하면 그만이었던 것이다. 기사에 나온바 대로 골드만 삭스는 빌리지도 않은 주식을 빌렸다고 거짓으로 신고해놓고 주식을 팔아 치웠던 것이다. 관리당국은 공매도로 나온 주식이 빌린 것지를 확인했어야 한다. 그런데 금융감독원은 그 관리책임을 소홀히 아니 외면하고 있었던 것이다.

실제 공매도가 이루어지고 2영업일 이후에 결제가 이루어 진다. 결제일 이전에만 주식을 메워 넣으면 되는데 골드만삭스는 그때까지 주식을 메워놓지 못했기 때문에 무차입공매도가 드러난 것이다.

삼성증권 사태는 연루 직원들을 징계하는 수순으로 가고 있다. 꼬리 짜르기라는 것이다. 

본질적인 문제는 건드리지도 않은 채 이 사태가 마무리 된다면 제2 제3의 삼성증권, 골드만삭스 사태는 언제든 또 일어날 것이다. 

대차잔고와 공매도잔고.

둘은 엄연히 다른 의미이다. 차이를 명확히 인식해야 투자판단에 참고할 수 있다.

대차와 공매도의 관계를 우선적으로 따져보면 대차를 해야 공매도를 할 수 있다. 

우선 대차잔고를 살펴보자.

투자자들이 주식을 빌린 뒤 갚지 않은 물량. 이때 투자자란 개인이 아닌 기관이나 외국인을 의미한다.

이렇게 빌린 주식으로 투자자는 다양하게 활용할 수 있다. 대차잔고가 모두 공매도에 쓰이는 것은 아니라는 뜻이다.

일단 빌려 놓고 공매도를 하지 않을 수도 있다. 또 공매도가 아닌 DR에 활용하여 무위험차익거래에 쓸 수도 있다. 그 외에도 활용하는 방식은 더 다양하다. 어쨌든 이러한 이유로 대차잔고=공매도 이런 식으로 이해하면 안되는 것이다.

그러나 공매도 대기자금 성격이 가장 크므로 대차 잔고가 늘어난 다는 것은 그만큼 그 종목이 하락할 것이라고 보는 투자자가 많다는 뜻이다. 그런데 대차잔고가 중복으로 계산될 수 있으니 주의해야 한다. 시스템이 얼마나 허접하면 이런걸 집계조차 못하는 것인지 한심하다. 못하는게 아니라 안하는 거라고 본다. 의지만 있다면 못할 리가 있나.

다음은 한국증권거래소 홈페이지에 있는 내용이다.

대차거래는 공매도뿐만 아니라, ETF 설정, Repo 거래에 필요한 증권조달, 결제불이행 부족분 충당 등 다양한 목적으로 우리 증시에서 활용되고 있습니다. 따라서 공매도 거래 이외의 사유로 대차잔고가 늘 수 있기 때문에, 대차잔고가 증가하였다고 해서 모든 물량이 공매도로 이어진다고 볼 수 없습니다. 예컨대, A종목의 대차잔고가 전일 대비 1,000주 늘었으나, 당해 물량 중 600주가 ETF 설정 목적으로, 50주가 결제불이행 부족분을 충당하기 위해 활용된 경우, 공매도 대기수량은 350주에 불과할 수 있습니다.

또한, 대차잔고를 집계할 때 최초 대차 이후 재대차, 재재대차 정보까지 중복 집계되고 있어 대차잔고가 일정 부분 과다 계상될 여지가 있습니다. 예를 들어 증권사 A가 100주를 대차한 후, 고객인 기관투자자 B에 동 물량 중 일부인 50주를 재대차한 경우, 증권사 A가 최초 대차한 물량과 증권사 A가 고객 B에 재대차한 물량까지 합산되어 대차잔고가 150주로 집계될 가능성이 있습니다.

이와 같이 대차잔고에는 i) 공매도 이외의 목적으로 활용되는 거래분이 포함되어 있고, ii) 대차잔고 집계 시 중복계산 될 여지가 있으므로, 대차잔고의 전체 수량이 공매도 대기 수량을 의미한다고 보기 어려운 점을 유의해주시기 바랍니다.

그렇다면 공매도잔고란 무엇인가.

공매도 잔고란 공매도를 한 뒤에는 그 주식을 사야 한다. 이때 아직 사지 않고 남아있는 물량을 공매도 잔고라고 하는 것이다. 그런데 문제는 공매도 주체 세력이 언제 살지는 알길이 없다는 것이다.

이때 공매도한 주식을 산다는 것은 대차잔고를 상환하는 개념이 아니다. 단지 다시 거두어 들인다는 것이다.

참고로 대차한 주식을 언제 상환할지도 알길이 없는 것은 매한가지이다.

대차잔고와 공매도 잔고를 쉽게 이해하기 위해, 예를 들어 설명하는 이렇다.

기관A는 중계기관을 통해 삼성전자 주식을 100주를 대차를 했다고 하자. 그럼 대차잔고는 100주가 된다.

이렇게 가지고 있는 물량을 3일 후에 30주를 공매도에 썼다고 하자. 그렇다면 그 날 이후 공매도 잔고는 30주가 된다. 대차잔고는 여전히 100주이다.

공매도를 한 주식은 다시 사야 한다. 그것을 short covering이라 한다. 만일 short covering으로 10주를 매수하였다면 그때 공매도 잔고는 20주(30주-10주)가 된다. 그러나 대차상환을 하지 않았다면 대차잔고는 여전히 100주인 것이다.

공매도 잔고에 대한 참고사항.

상법개정으로 2016년 6월 30일부터 공매도 잔고를 공개하도록 하였다. 그전에는 공매도 잔고는 공개하지 않고 그날 그날 공매도 수량만 공개하였던 것이다. 

기존에는 공매도 잔고 보고 시간이 3영업일 이후였다가 2017년 5월 22일 이후로 2영업일 이후로 줄어 들었다.

공매도가 발생하였다고 무조건 보고하는게 아니다. 공매도 잔고 비율이 0.5%이상 되어야 보고 의무가 발생한다.

여기서 잔고비율 = (공매도잔고/상장주식수)*100 이다.

아래의 포스트도 참고해 주시면 좋습니다.

대한민국 주식시장 공매도 문제 많다

추세를 추종하는 투자자들에게 테마주 만큼 매력있는 종목들은 없을 것이다.

파생상품의 관점에서 보면 변동성이 자산이라고도 볼 수 있을텐데 그 변동성이 급격히 커지며 더 매력적으로 다가오는 것이다.

제약이 그러했고 지금의 경협주가 그러하다.

테마주는 과거에도 그랬고 현재도 그러하고 미래도 그러할 것이다.

그런데 이번 경협 테마는 조금 다른 관점에서 접근해야 할 듯 싶다.

18년 5월 25일. 트럼프가 회담 결렬을 선언했다. 나중에야 협상 우위를 점하기 위한 그만의 전략이었다고 드러났지만 그의 발언에 의해 그날 대부분의 경협 테마주는 엄청나게 하락했다. 

기업의 미래, CEO의 판단, 산업의 동향등 기존 시장 분석의 토대가 되는 근거들은 하나도 중요한 요소가 아니게 된 것이다. 오로지 두 정상간의 협상 테이블의 지속 여부가 모든 것을 결정한다.

투자인지 투기인지 그 경계를 정의하는 방법은 여러가지가 있지만, 지금 현 상황에서 예측 불가능한 요소인 당사국들의 한마디에 의해 크게 하한가 상한가를 넘나드는 현상을 보면 이번 경협 테마는 투기에 가깝다고 판단한다.

테마주투자를 해서는 안된다거나 부정적이라고 보는 것이 아니다. 실제로 이 과정에서 분명 수익을 얻는 사람들도 있을 것이다. 다만 투자자 스스로가 도박을 하는 것인지 투자를 하는 것인지 명확히 인식하는 과정이 선행되어야 할 것이다.

우리가 보는 흔한 뉴스들. 

생산자와 소비자의 관점을 자유롭게 오고가며 본질을 파헤쳐 준다.

각자의 역할과 의무까지 제시해 주니 아주 친절하고 유익하다.

언론의 관점에서 보면,

일반적으로 알고 있었던 언론의 자세에 대해서는 다른 견해를 제시하는게 흥미롭다.

독자에게 단편적 소식을 전달하는데 그쳐서는 안되며 사람들이 쉽게 그 의미를 이해할 수 있게 배경이 되는 내용 또한 함께 전달해야 한다. 그리고 저널리스트는 자신의 생각 전달할 수 있어야 한다는 것이다. 팩트만 전달해서는 대중이 그 의미를 해석하는데 한계를 느낄 수도 있으므로.

대중의 관점에서 보면, 

정치, 재난, 유명인에 대한 기사를 보며 느끼는 인간의 본질적인 심리와 그 반응을 알려준다. 왜 그러한 감정을 불러일으키는지 그 과정을 친절하게 분석한다. 그리고 그런 기사들에 어떻게 반응하는 것이 유익하게 소비하는 길인지도 조언해 준다.

번역이 딱딱해서 잘 읽히지는 않는 것이 단점이지만, 책이 담고 있는 내용은 아주 유익하다고 생각한다.

그들이 쓴 책들을 살펴보았다. 

그들이 한 인터뷰를 살펴보았다. 

그들이 강의한 영상을 찾아보았다. 

그런데 이들이 자신의 투자법이라고 소개하는 내용을 보면 앞뒤가 맞지 않는 부분이 많다. 일례로 삼천리 자전거에 투자한 슈퍼개미의 투자근거를 예를 들면 이렇다.

국민소득 2만달러가 넘어가면서 사람들이 웰빙에 관심을 둘 것이므로 자전거를 골랐다고 한다. 거기에 고유가 시대에 무동력이라는 것이 논리이다. 

누가 기름값 아끼려고 차를 자전거로 대체한단 말인가. 웰빙에 관심을 갖는 다는 것의 취지에는 공감하지만 다른 그 무엇보다 자전거가 가장 유망하다고 할 수 있는가.

투자기간도 2만달러 국민소득이 가져올 생활 패턴의 변화를 포함할 만큼 충분히 길지도 않았다. 이쯤되니 논거가 빈약하다 못해 조금은 황당하기까지 하다. 이런 예는 수도 없이 많다. 

또다른 누군가는 자신만의 지수를 만들어 투자에 활용한다고 한다. 정확한 계산 내용은 기억이 나지 않지만 이 또한 황당하긴 마찬가지였다. 그렇게 생각한 이유는 시장 지표나 데이터는 참고용으로 활용할 수 있지만 그 투자자는 그것을 절대적 근거로 활용한다는 데에 있었다. 과거 데이터만으로는 그 어떤 통계모델을 이용해도 미래를 예측할 수 없다.

그렇다면 그들은 어떻게 슈퍼개미가 되었는가?

물론 그들은 일반 투자자들 보다 더 많은 시간과 노력을 투자한 것이 분명하다. (이 활동이 갖는 의미는 다른 글에서 다시 다룰 예정이다)

그러나, 결론부터 이야기하자면 그들의 성공은 단지 확률의 결과일 뿐이다. 그 이상도 이하도 아니다.

그렇게 생각한 이유를 심리학 실험의 결과를 예를 들어 설명해 보고자 한다. 

실험 참가자에게 버튼과 스피커가 있는 방에 들어가게 한다. 그리고 버튼을 누르면 소리가 날 것이며 소리가 날 때마다 횟수를 감안하여 돈을 지급한다고 알려준다. 그러나버튼을 눌러도 소리가 날 수도 있고 안날 수도 있다. 즉, 사실은 랜덤하게 소리가 나게 되어 있는 것이다. 

이것을 모르는 실험 참가자들은 다양하게 반응한다. 어떤 사람들은 일정한 박자에 맞춰 누르고, 어떤 사람들은 재주를 한바퀴 돈 후에 버튼을 누르고 어떤 사람들은 침을 한 번 삼키고 버튼을 누르고 한다. 소리는 랜덤하게 나므로 다음번에도 같은 방식을 적용하지만 소리가 안나는 경우가 많다. 그래서 조금씩 변경하기 시작한다. 재주를 한바퀴 돌던 것을 두번 돌거나 재주를 도는 척 하다가 멈추고 벨을 누른다던지 하는 식이다.

그리고 실험이 끝나고 실험 참가자들에게 묻는다. 그럼 그들은 놀랍게도 자신이 행한 방법이 수익을 늘리는데 큰 역할을 했다고 믿는 것이다.

여기까지가 실험 내용이고, 이 실험을 살짝 변경하여 보자. 소리가 울릴때마 주는 보상을 자기가 베팅한 금액에 따라 차등지급 한다고 해보자. 수익이 날 수도 있도 손실이 발생할 수도 있다. 실험이 끝나면 어찌되었든 최종 순위는 정해진다. 그 중에는 반드시 1등이 있고 2등이 있다. 그들은 그냥 운이 좋았던 것이다.

일부의 슈퍼개미들은 확률적으로 운이 아주 많이 따라 주었던 그 1등, 2등일 뿐이다.

결과적으로 그들이 소리가 나게 한다고 믿었던 행위들은 사실상 아무런 관련이 없던 것이었다.

이런 글을 쓰는 이유는 그들을 추종하는 사람들이 본질을 알고 무분별하게 추종하지 않기를 바라기 때문이다. 

제대로 된 논리과 철학을 가진 진정한 슈퍼개미를 따라야 한다는 것이다. 

금일(2018.05.30) 유가증권시장에서 개인이 1조이상 순매수하였다.

외인과 기관이 합쳐 1조 이상 매도를 했다는 뜻이다.

개인이 1조이상 순매수를 한 적(다시 말해 외인과 기관이 합쳐 1조 이상 매도)은 

2005년 이후로 단 3번 뿐이다.

조금더 보수적으로 보아도 2005년 이후로 개인이 9000억 이상 순매수한 날은 

6번 밖에 되지 않는다. 불나방이 될 것인가. 불사조가 될 것인가. 

과거 해당 날짜를 전후로 코스피 동향을 살펴보았다.

2007년 11월. 하락장 전개

2011년 5월 8월 9월. 하락장 전개

2018년 2월 역시나 큰폭의 하락. 그렇다면 5월30일 이후는..?

앞선 5번의 경우 모두 큰폭의 낙폭을 보였다. 그렇다면 내일 이후는 과연 어떻게 될 것인가? 누구도 알 수 없다. 그 전에 그래왔다고 해서 또 그러리란 법도 없다. 확률적으로 높아 보여도 그 확률을 따르는 것은 아니다. 주가지수는 개별주식의 등락폭을 바탕으로 계산되어 지고 개별주식의 주가는 예측이 불가능하다. 

그럼에도 불구하고 주목할만한 이유는 개인의 순매수 규모가 이정도인 적이 몇 번 없었던 희소성때문이다. 현재 높은 신용잔고는 만일 이것이 하락장으로 이어진다면 더 큰 뇌관이 될 수도 있을 것만 같다. 

누구도 주가를 예측할 수 없다. 겸손하고 싶은 마음 뿐이다. 

그래도 이런 이벤트가 있었다 정도는 참고 할 수 있지 않을런지...

거래대금은 어떠할까?

코스피 코스닥 전체 거래대금을 분모로 하고 그 비중을 보았을 때

상승 이전에 약 0.025(2.5%) 미만이었음을 알 수 있다. 그러다가 본격적인 상승시기에 도입하고 5월 3일에서는 전체 거래대금의 17.5%가 위의 54개 종목에 집중되었다.

전체 종목수를 따지면 대략적으로 유가증권시장 770, 코스닥 1270종목이다.

이를 비율로 따지면 (54/(770+1270)) = 0.026으로 상승전에는 산술적으로도 정확하게 들어 맞았다. 그러다가 상승을 시작한 이후에 불과 54종목이 거래대금 전체의 17.5%를 차지하였다는 것으로 미루어 엄청난 자금의 흐름을 옅볼 수 있다.

거대대금 비중

이제 거래대금을 조금 더 입체적으로 살펴보기위해 거래주체별로 살펴보자. 크게 외국인, 기관, 개인으로 나누어 살펴보면 아래와 같다. 이들의 순매수량에 기초한 거래대름금기준으로 분석하였다.

외국인 누적 순매매 거래대금 비중 동향

기관 누적 순매매 거래대금 비중 동향

개인 누적 순매매 거래대금 비중 동향

의외로 개인이 거래대금을 차지하는 비중이 아주 높다. 변동폭이 기관의 두배 이상이다. 외국인은 기관이나 개인의 큰변화가 없다가 5월 3일 부근에서는 대량 매도로 대응하여 기관이나 개인의 움직임과는 반대로 크게 움직였다. 

결론.

투자주체별 동향은 참고 수준으로 보는 것으로 하고 시장 전체의 자금 흐름을 눈여겨 보자. 돈의 흐름(Flow)를 읽어보자는 것이다. 

전체 거래대금의 17%가 짧은 기간동안 54개 종목에 쏠렸다는 것은 이는 절대 무시할만한 움직임이 아니다. 

실제로 54개 종목을 경협으로 묶고 나머지를 일반으로 분류한뒤 지수를 산출하는 방식으로 계산(시가총액 가중치)했을 시 54개 테마종목의 경우에는 해당 기간 동안 95.52% 상승하였으며 나머지 종목은 0.58% 상승하는 데에 그쳤다.

같은 기간 제약바이오의 지수를 계산한 결과 큰폭의 하락을 확인하였다. 자금의 이동측면에서 바라보면 당연한 결과라 생각할 수 있다. 

철지난 테마에 묶여 떨어지는 수익률을 멀뚱멀뚱 쳐다보지 말고 변화의 흐름에 적절히 대응해야 한다. 테마라는 바람에 몸을 맡겨 하늘을 날았다면 떨어질 때를 대비하는 지혜도 발휘 할 수 있어야 한다. 제약바이오에서 경협이라는 테마로 넘어올 때도 그러했듯 지금 불고 있는 이 경협의 바람도 어느순간에는 그칠 것이므로. 

인공지능이란 것을 공부하며 감을 익혀갈 무렵 생각해본 바가 있었다. 아니 누구든 들었을 의문이겠다. 무엇이 되었든 인공지능을 활용 해보려면 학습을 시킬 Data가 있어야 하는 것이다. 결국 Data를 수집 및 가공하는 것도 하나의 다른 영역이며 이 또한 쉽지는 않다. 더군다가 Data가 자산인 시대에 누구도 양질의 Data를 공개하지는 않는다.

주식 투자자로서 활용해보고 싶은 정보가 너무나 많다.

충분한 Data만 주어진다면 연구해보고 싶은 아이디어들이 많이 떠오르지만 

실현할 동기가 충분치 않다는 것이 아쉽다. 사실 게으름에 대한 자기 합리화이겠지만.

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일반적 가치투자 관점과는 논지가 조금 다르다.

성장하는 기업에 투자할 때의 원칙들을 상세히 설명해 놓았다.

그 지침들이란 훌륭하지만 일반 투자자들이 적용하기에는 무리가 있는 부분도 있다.

필립 피셔의 아들이 적은 서문이 흥미롭다. 투자원칙은 뒤로하고 위대한 투자가인 아버지를 인간적으로 바라보고 묘사하는 것이 웃음을 자아내기도 한다.

스탠포드 비지니스스쿨의 1기 필립피셔. 그는 잠시나마 스탠포드에서 강의하기도 하였다.훗날 이 책은 그의 제자에 의해 비공식 전공교재로 쓰였다고도 한다. 

주식투자자라면 꼭 한번쯤은 읽어봄직한 책이라고 할 수 있다.

가장 기억에 남는 문구들..

현명한 투자자라면 단순히 그 주식이 싸다는 이유만으로 매수해서는 안되며, 자신에게 결정적인 투자 수익을 올려줄 것이라는 확신이 들 때 사야만 한다는 것.

주식시장에 영향을 미치는 최소한 다섯가지의 강력한 힘 1. 지금 경기 사이클 국면이 어디에 있는가 증권가에서 흘러나오는 경기사이클의 하강 위험에 대한 우려와 선입관에 휩싸여

결정적인 투자수익을 놓치지 말라. 그것은 여기서 기술한 다섯가지 강력한 힘 가운데

하나에 불과하다는 사실을 명심하여라.

2. 금리의 흐름 3. 투자 및 민간 기업에 대한 정부 정책의 전체적인 방향 4. 점증하는 인플레이션의 장기적인 추세 5. 기존 산업에 영향을 줄 수 있는 새로운 발명과 기술(가장 중요)

여성을 객체화하여 생각해야 한다.

유형별로 분류하고 각각의 특성을 알고 접근하는 방법이 효율적이다.

내가 만든 프레임을 깨고 나와야 한다.

자기암시 자기최면.

핑계거리를 만들어라. 여성은 의도를 뻔히 알면서도 명분뒤에 숨기를 바란다.

숨을 곳을 마련해 두는 남성이 센스있고 자상한 남자이다.

DLV(Demonstration of Lower Value): 당신의 Value가 낮음을 보여주는 행동이나 말

DHV(Demonstration of Higher Value): 당신의 Value가 높음을 보여주는 행동이나 말. 

                                                  당신의 매력을 어필하는 수단.

나는 최고의 남자이고 여성에게는 굴러들어온 복이니 미안해할 일이 아니다. 

오히려 감사를 받아야 함.

래포(=공감대)

여성과 논쟁하지 않는다. 포용력이 있어야 한다는 것이다.

이를 실천하기위해서 여성은 단순히 객체라는 사실을 떠올려보자.

여성에게 요구하지 않는다. 

전화를 하든 안하든, 다른 남자를 만나든 안 만나든. 나쁜 남자는 집착이 없기 때문에 부담감보다는 편안함을 느끼게 되고 방어기제도 작동하지 않아서 무방비 상태로 그에게 빠져들게 된다.

너는 좀 눈에 안찬다. 넌 여자로 안보여

이런 나쁜남자(Alpha male)이자 DHV의 마인드로 접근해야 한다.

굳이 여성의 비위를 맞추려 하지 않는 다는 것이다.

연락을 할까 말까?

문자를 씹는데 어떡하지?

이런 생각을 한다는 것은 심리적 열세이다.

이미 스스로 자신은 상대보다 부족하다는 생각으로 임하기 때문에 여유를 찾아볼 수 없는 것이고. 상대여성도 나에게 매력을 느끼는데 실패하게 된다.

자신감. 여유. 자기확인과 같은 확실하고 강력한 Mind-Set을 가져야 한다.

이것은 핵무기와 같은 엄청난 파괴력과 힘을 발휘할 것이다.

더블바인드와 프레임

차마실래요? 술한잔 하실래요? 두개를 묶어서 하나를 선택하도록 물으면 본능적으로 그중에 하나를 선택하려는 습성이 있다.

이는 나는 이미 당신을 만난다라는 프레임안에서 이루어지게 된다.

이렇게 큰틀을 짜고 그 안에 여성을 가둬두어야 한다.

프레임을 잘 짜놓으면 착한 남자는 나쁜 남자는 모든 것이 먹히게 되어 있다.

여성이 짜놓은 프레임을 쉽사리 허용하는 남자는 자신보다 약한 남자로 느껴지기 때문에 여성이 매력을 느낄 수 없게 된다.

무릎이 닿거나 하면 좀 조심해 줄래?

저기요. 저 자꾸 만지지 마세요. 아무나 만질 수 있는거 아니에요.

남자친구가 되려거든 네거티브를 날려라!!

오빠는 차 있어요? 

즉 자기가 high value이고 남성을 평가하고 사귈지 말지를 결정하는 위치에 있다는 프레임이 내제되어 있다.

따라서 네 라고 하든 아니라도 하든 여성이 의도하는 프레임을 허용하는 셈이 되어 버린다. 즉, 어떤 대답을 하든 프레임 게임에서 질 수 밖에 없는 것이다. 

이처럼 상대에게 뭔가를 부탁하거나 하는 식으로 자신에게 유리한 프레임을 설정하려는 것을 Hoop 이라고 한다.

이때 최선의 선택은 어떻게 해야 여성 맘에 들것인가를 고민하면 안된다. 중요한 것은 어떻게 나의 프레임을 유지할 것인가 이다. 

응. 왜? 어짜피 너 태울자리는 없어. 이렇게 이야기 해야 한다.

난 여자친구 아니면 차에 안태우거든. 내 차 타고 싶어?

페이싱(Pacing): 상대의 행동, 모습을 그대로 말하는 대화법. 상대로부터 Yes-Set을 이끌어 낼 수 있다.

(서점에서) 책 보고 계시네요 ->네

              아~패션잡지네요 -> 네

              그래서 이렇게...(포즈)... 패셔너블하구나. (실제로는 수수하게 입고 있었을 경우에 가능한 유머)

질문은 Low value. 서술은 High value/자신감/확신

콜드리딩: 상대방의 마음을 읽는 것. 상대방의 행동이나 옷차림 등의 여러 징후등을 종합하여 가장 가능성 있는 예측을 한다.

이시이히로유키가 쓴책을 참고할 것.

인간의 고민은 총 네가지: 꿈. 건강. 인간관계. 돈

Python에서 macro를 포함하는 엑셀 파일 생성 과정을 알아 보겠습니다.

vba_project.py 파일을 이용하여 간단히 구현할 수 있습니다. 

간략한 순서는 다음과 같습니다.

1. vba_project.py와 file_macro.xlsm(매크로가 저장된 엑셀파일)을 준비한다.

2. $ vba_project.py file_macro.xlsm를 실행하여 vbaProject.bin를 생성한다.

3. 아래 코드를 실행하여 최종파일 file_B.xlsm을 생성한다.

#file_A: 매크로가 없는 파일, file_B: file_A에 macro가 추가된 파일

import pandas as pd

writer=pd.ExcelWriter('E:\\file_A.xlsx'.format(now),engine='xlsxwriter') 

dataframe_example.to_excel(writer,sheet_name='Sheet1')

workbook = writer.book

workbook.filename = 'E:\\file_B.xlsm'

workbook.add_vba_project('E:\\vbaProject.bin')

writer.save()

Pandas에서 제공하는 excel 기능이 부족하여 이런식으로 매크로를 포함하는 파일을 생성하면 엑셀파일에서의 data 관리가 편해지는 장점이 있습니다.

더 자세한 내용은 아래 링크에서 확인해 보실 수 있습니다.

http://xlsxwriter.readthedocs.io/working_with_macros.html

통계의 아주 기초가 되는 사항인데 지금에 와서 이걸 다시 이해하고자 합니다.

학창시절에는 제대로 이해했었는지 모르겠습니다. 아마 문제유형만 익히고 답만 맞추고 넘어갔었지 않았을까 싶습니다. 그랬다면 지금 다시 이해하려고 노력할 필요도 없었을테니까요.

원론적인 이야기는 많은 site에서 충분히 설명하고 있으므로,

수식이나 계산결과는 제외하고 예시만 들어 이해해 보도록 하겠습니다.

가설검정

동전을 N번 던져서 앞면이 10번 나왔을 때, 95%의 예언적중구간을 구하여

그 값이 범위에 있으면 그 가설은 참으로 한다.

아래와 같이 각각의 가설을 설정하고 그때의 구간을 구하여 실제 시행된 10번이 그 범위 안에 있으면 가설은 참이되고 아니면 거짓이 된다.

가설1 동전을 16번 던졌다. 

가설2 동전을 32번 던졌다.

계산해보면 가설1은 참이고 가설2는 거짓이다.

16번을 모수로 알고 있을 때, 즉 동전을 16번 던졌을 때 95%의 확률로 앞면이 10번 나온다는 뜻이다.

구간추정

구간추정은 모수의 구간을 계산하는 것을 목표로 한다.

이때 신뢰구간 +/- 95% 라는 것이 헷갈리는 부분이다.

알기쉽게 설명하면 이렇다.

통계의 가장 핵심은 표본을 통해서 전체모수를 추정하는 것이다. 

이때 표본을 통해서 평균을 구했는데 과연 이것이 모수의 특성(즉, 평균)을 얼마나 잘 반영하는 가이다.

예를들어, 95%신뢰구간이라 하면 그 뜻은 다음과 같다.

구간추정을 100번 했을 때 95번이 모수의 특성을 반영한다.

선거를 예를 들어 보자. 

출구조사를 100번 했으면 그 결과가 95번은 맞고 5번은 틀리다는 것이다.  

주식은 돈놓고 돈 먹는 게임입니다.

바보가 주식을 사서 더 바보에게 파는 곳이 주식시장입니다.

합법적인 다단계라고도 할 수 있습니다.

이상이 주식시장을 바라보는 부정적 시각입니다.

그러나 그 배경에는 이런 시각이 자리잡을 수 밖에 없는 사연이 있습니다.

하루아침에 내가 가진 주식의 가치가 요동을 치는 것은 불가능합니다.

증자, 감자, 자본잠식, 합병 등의 큰 뉴스가 아닌 이상에야 기본 가치가 흔들리지는 않으니까요. 단지 사람들의 심리에 기인합니다.

주식의 단기 가격은 아무도 알 수가 없습니다. 이런 판국에 단지 오르겠지라는 막연한 기대로 베팅을 하는 투자자 아니 투기꾼들이 득실대기에 주식시장이 그런 인식을 갖게된 것이죠. 그런 투기꾼들은 대부분 돈을 잃게 되므로..

그리고 주식시장의 중요한 주체중 하나인 증권회사들도 그 책임에서 자유로울 수 없습니다. 그렇다고 도덕적인 문제는 아닙니다. 

증권회사들은 주주의 입장에서 주식거래를 권장하지 않습니다. 왜냐하면 증권회사(국내 혹은 유명외국계를 막론)들은 주식가격이 오르고 내리고보다 수수료로 먹고 삽니다. 고객 돈이야 다 날려도 어쨌은 수익은 남습니다.

반면에 실제 주식을 소유하는 주주들은 어떻습니까. 본전찾기도 힘들죠.

아무튼 그런식으로 증권회사는 수익률에 연연하지 않으므로 아무리 주식 시장이 고점이라고 해도 일단 매수하라고 아우성입니다.

이러한 부정적인 인식에도 불구하고 주식은 자본주의의 꽃이라고도 합니다.

부가가치를 만들어내는 아주 위대한 수단이기 때문입니다. 

아무튼 투자를 시작하더라도 본질을 알고 하는 것이 아주 중요하다고 생각합니다.

trading결과를 simulation해 주는 Library가 몇가지 있습니다.

가장 대표적인 것이 zipline인데 사실 설치가 좀 번거롭거니와 

pandas와 연동하기가 까다롭습니다. 

예전엔 그랬는데 버전이 올라가면서 좋아졌는지는 모르겠습니다.

zipline을 대체할 만한 것으로 backtrader가 있습니다.

장점은 pandas의 dataframe type으로 data feed가 쉽습니다.

문서화도 잘되어 있어 사용하기 쉽고 직관적입니다.

아래 링크 참조.

https://www.backtrader.com/docu/index.html

이름은 두가지가 비슷한데 뭔가 분명히 다르고 아리송합니다.

어디서 차이가 나는지 검색해도 딱히 비교해둔 곳은 없어서 제가 정리해보았습니다.

일단 아래처럼 정리가 됩니다.

영업활동현금흐름

당기순이익 

+ 현금의 유출이 없는 비용등의 가산(감가상각 등)

-  현금의 유입이 없는 수익등의 차감(유형자산처분이익, 자산수증이익 등)

-  영업활동으로 인산 자산부채의 변동(매입채권,매입채무,재고자산 등 운전자본)

잉여현금흐름(Free Cash Flow, FCF)

영업현금흐름

- 자본적지출(Capital Expenditure, CAPEX)

제가 헷갈렸던 부분이 무엇이었냐면, 당기순이익 계산시 CAPEX가 이미 반영되었던 것 아니냐 였습니다. 

아래 블로그에서 아주 친절히 설명해 놓으셨습니다. http://snacker.hankyung.com/article/3097

김의경 칼럼니스트라는 분인데, 정말 궁금한 부분을 딱 짚어주셔서 인상깊었습니다.

그래서 집필하신 책도 볼 계획을 세웠습니다.

아무튼 요점은,

CAPEX는 자산항목에 고정자산이 개량되어 자산이 증가(돈을 썻으니 자산의 상태가 호전되어 좋아진 것!)하는 것으로 본다는 것이기에 FCF를 구할 때 빼주어야 한다는 뜻입니다. 영업활동현금흐름 계산시에는 CAPEX 항목이 반영이 안되어 있던 것이죠. 

KOSPI 고점 점검

GDP 대비 시가총액을 바탕으로 장기적 관점에서 Bubble 진단을 수행해 본다.

Python의 Pandas Library를 이용하였다.

(PBR, PER등을 다양한 지표를 사용할 수도 있다.)

GDP는 나라지표에서 다운로드 가능하다. 다만 분기별 생산액이므로 이를 연간 단위로 바꿔주여야 한다. 분석에서는 Rolling Sum을 사용하여 구현하였다.

상단 그래프: GDP와 시가총액(왼쪽 y축 절대금액, 오른쪽 y축 normalizing 값)

하단 그래프: GDP 대비 시가총액 비율

역사상 최고점인 2007년 10월 98.6%을 찍은 이후로 이후로 하락하였다. 

2008년의 버블을 시사한다고 볼 수 있다.

2011년 04월에는 94.5% 찍은 이후로 하락하였다.

2017년 Q4 GDP 발표가 나와 봐야 알겠지만, 2018년 1월 현재 2500포인트를 상회한 기준으로 보면 고점 논란에서 자유로울 수는 없다고 본다.

(작년부터 KOSPI 지수가 가파르게 상승하였다는 점을 감안)

모두가 주식투자를 한다고 할 때가 시장에서 나올 때라고 하지 않았던다.

달콤한 유혹에서 벗어날 때는 아닌지 반문해 본다.

알고리즘의 back testing이 가능하도록 해주는 library이다.

zipline1.1.1 version에서는 3.6을 지원하는 것으로 나오지만 해결하기가 쉽지 않았다.

python 3.4 환경에서 안정적으로 동작하므로 python 3.4 환경을 설정보자.

우선 conda의 환경 설정을 별도로 해주어야 한다. 

conda create -n py34 python=3.4

cmd에서 activate py34 입력

conda를 이용한 zipline, ta-lib 설치

conda install -c quantopian zipline

conda install -c quantopian ta-lib (win64bit 환경에서 잘 동작한다.)